مدل‌سازی عیار و بازیابی‌ کانسار طلای ساری‌گونی با استفاده از الگوریتم‌های زمین‌آماری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران

2 دانشیار دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران

3 دانشجوی دکتری دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران

چکیده

با بالارفتن پیچیدگی کانسارهای موجود، درک تغییر فضایی توزیع عیار برای کسب شناخت کافی از کانسار و جلوگیری از خسارت‌های مالی و تعیین برنامه‌های بهینه حین و پس از استخراج اهمیت بالایی دارد. همچنین تغییرپذیری نوع کانی‌سازی، عیار، آلتراسیون و غیره بر بازیابی کانه هدف اثر می‌گذارد. بنابراین مدل‌سازی این پارامترها به­منظور بهره‌برداری بهینه از معدن و به حداقل رساندن هزینه و خسارت، ضرورت می‌یابد. در این پژوهش به کمک داده‌های 91 حلقه گمانۀ ذخیره طلای اپی‌ترمال ساری‌گونی در شمال‌غرب ایران، مدل‌سازی متغیرهای عیار و بازیابی حاصل از لیچینگ انجام شد. ابتدا به کمک تخمین و شبیه‌سازی شاخص دو دامنه اکسیده و سولفیده جدا شدند. سپس به کمک مدل بلوکی حاصل از شبیه‌سازی، در هر بخش به شکل جداگانه به روش شبیه‌سازی متوالی گوسی، مدل‌سازی فضایی انجام شد. به کمک مدل‌ به‌دست آمده از شبیه‌سازی عیار، منحنی عیار تناژ رسم و میزان ذخیره برآورد شد که بیش از 70 درصد آن مربوط به زون سولفیدی است. سپس به کمک داده‌های حاصل از شبیه‌سازی  بازیابی، حاصل ضرب عیار در بازیابی به­عنوان شاخص بهتری برای رسم این منحنی و تصمیم‌گیری پیشنهاد شد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modelling the Grade and Recovery of Sari Gunay Epithermal Gold with the Application of Geostatistical Algorithms

نویسندگان [English]

  • zahra nouri 1
  • Omid Asghari 2
  • mohammad fahiminia 3
1 MSc student, School of Mining, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Associated Prof. School of Mining, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
3 PhD student, School of Mining, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده [English]

With the increase in complexity of mineral deposits, understanding the grade variability is of high significance in getting enough information about the deposit, preventing financial losses and identifying optimized plans during and after exploitation. Likewise, mineralogical variability, grade, alteration, … can highly effect metal recovery. Modeling these parameters is seriously substantial in order to have an optimized exploitation of the mine and to minimize the risks and costs. This study used the dataset of 91 drill holes from Sari Gunay epithermal gold deposit located in north-west of Iran to model gold grade and the recovery resulted from leaching tests. Initially, the oxide and sulphide zones were distinguished using Indicator Kriging and Simulation. Then the gold grade and recovery in each zone were modeled with the application of sequential Gaussian simulation and the developed block model. The grade-recovery curve was then drawn to estimate the total tonnage amount of the deposit which was related to the sulphide zone in more than 70%. Then with the help of recovery simulation data, the grade×recovery was considered a preferable parameter in depicting the curve and estimating the reserve.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Geometallurgical Modelling
  • Estimation
  • Simulation
  • Epithermal Gold
  • Sari Gunay
مراجع [1] G. Matheron and F. B. de recherches géologiques et minières, Traite de geostatistique appliquee. Tome II. Le krigeage. Editions B.R.G.M., 1965.## [2] M. David, Geostatistical ore reserve estimation. Amsterdam: Elsevier, 1977.## [3] A. . Journel and C. Huijbregts, Mining geostatistics. New york: Academic Press, 1978.## [4] M. E. Rossi and C. V. Deutsch, Mineral resource estimation. 2014.## [5] M. Rossi and V. Camacho, “Applications of geostatistical conditional simulations to assess resource classification schemes,” in Proceedings of the 102nd annual meeting of the Canadian Institute of Mining, Metallurgy, and Petroleum (CIM), 2001.## [6] B. H. Van Brunt and M. E. Rossi, “Mine planning under uncertainty constraints,” Proc. Optim. with Whittle Strateg. Mine Plan. Conf., no. March, pp. 181–196, 1999.## [7] C. Badenhorst and M. Rossi, “Measuring the Impact of the Change of Support and Information Effect at Olympic Dam,” in Geostatistics Oslo, P. Abrahamsen, R. Hauge, and O. Kolbjørnsen, Eds. Springer, Dordrecht, 2012.## [8] C. V. Deutsch, “modelling of geometallurgical variables – problems and solutions,” in The Second AusIMM International Geometallurgy Conference (GeoMet) 2013, 2013, pp. 7–16.## [9] S. E. Leichliter, “Gold Deportment and Geometallurgical Recovery Model for the La Colosa, Porphyry Gold Deposit, Colombia Stacey Elizabeth Leichliter,” 2013.## [10] S. A. Hosseini and O. Asghari, “Simulation of geometallurgical variables through stepwise conditional transformation in Sungun copper deposit, Iran,” Arab. J. Geosci., vol. 8, no. 6, pp. 3821–3831, 2015, doi: 10.1007/s12517-014-1452-5.## [11] J. L. Deutsch, K. Palmer, C. V. Deutsch, J. Szymanski, and T. H. Etsell, “Spatial Modeling of Geometallurgical Properties: Techniques and a Case Study,” Nat. Resour. Res., vol. 25, no. 2, pp. 161–181, 2016, doi: 10.1007/s11053-015-9276-x.## [12] S. Avalos, W. Kracht, and J. M. Ortiz, “An LSTM Approach for SAG Mill Operational Relative-Hardness Prediction,” Miner. Artic., vol. 734, pp. 1–10, 2020, doi: 10.3390/min10090734.## [13] S. C. Dominy, L. O’connor, A. Parbhakar-Fox, H. J. Glass, and S. Purevgerel, “Geometallurgy—A route to more resilient mine operations,” Minerals, vol. 8, no. 12, pp. 1–33, 2018, doi: 10.3390/min8120560.## [14] J. P. Richards, D. Wilkinson, and T. Ullrich, “Geology of the Sari Gunay epithermal gold deposit, northwest Iran,” Econ. Geol., vol. 101, no. 8, pp. 1455–1496, 2006, doi: 10.2113/gsecongeo.101.8.1455.## [15] B. Mehrabi, H. Alimohammadi, M. Farhadian-Babadi, and F. Ghahramaninejad, “Biogeochemical exploration in Sari Gunay gold deposit, Northwestern Iran,” Geopersia, vol. 6, no. 2, pp. 223–232, 2016.## [16] J. Y. Zhou and L. J. Cabri, “Gold process mineralogy: Objectives, techniques, and applications,” Jom, vol. 56, no. 7, pp. 49–52, 2004, doi: 10.1007/s11837-004-0093-7.## [17] E. H. Isaaks, D. A. E. S. E. H. Isaaks, R. M. Srivastava, and K. (Firm), Applied Geostatistics. Oxford University Press, 1989.## [18] A. G. Journel, “Geostatistics: Models and tools for the earth sciences,” Math. Geol., vol. 18, no. 1, pp. 119–140, 1986, doi: 10.1007/BF00897658.## [19] F. Soltani, P. Afzal, and O. Asghari, “Delineation of alteration zones based on Sequential Gaussian Simulation and concentration-volume fractal modeling in the hypogene zone of Sungun copper deposit, NW Iran,” J. Geochemical Explor., vol. 140, pp. 64–76, 2014, doi: 10.1016/j.gexplo.2014.02.007.## [20] س. طالش حسینی, ع. مرادزاده, ا. اصغری, “کاربرد شبکه برنامه ریزی GERT در ساختار مدیریت پروژه های شبیه سازی زمین آماری- مطالعه موردی نهشته مس- طلا پورفیری دالی شمالی,” نشریه علمی-پژوهشی مهندسی معدن, vol. 14, no. 42, pp. 32–46, 2019, doi: 10.22034/ijme.2019.35738.## [21] S. Zanon and O. Leuangthong, “Implementation Aspects of Sequential Simulation,” in Geostatistics Banff, O. Leuangthong and C. V Deutsch, Eds. Dordrecht: Springer Netherlands, 2004, pp. 543–548.## [22] S. R. La Brooy, H. G. Linge, and G. S. Walker, “Review of gold extraction from ores,” Miner. Eng., vol. 7, no. 10, pp. 1213–1241, Oct. 1994, doi: 10.1016/0892-6875(94)90114-7.## [23] J. Zhou and Y. Gu, “Geometallurgical Characterization and Automated Mineralogy of Gold Ores,” Gold Ore Process., pp. 95–111, 2016, doi: 10.1016/b978-0-444-63658-4.00006-2.##